重复测量设计和交叉设计资料.pptVIP

从表17-6中的统计结果可知，检验处理效应与时间效应之间的交互作用的P＝0.6540.05，处理间时间趋势的差异无统计学意义；处理主效应的P＝0.56630.05，处理间差异也无统计学意义。故没有足够的证据可以推断两种治疗方案的疗效有差异。时间主效应的P0.0001，可以认为各个时间点的总体均数不全相同。表12-16不同麻醉诱导时相患者的收缩压（mmHg）表12-17不同麻醉诱导、不同时相患者收缩压合计值表12-20不同麻醉诱导、不同时相患者的收缩压（mmHg）重复测量数据统计分析常见的误用情况重复进行各时间点的t检验。如对表12-20的统计结果，每个时相做3次t检验比较A、B、C三种诱导方法的差别，5个时相要做15次t检验，必然增大假阳性错误。忽略个体曲线变化特征。重复测量数据的个体差异是每个观察对象的m次测量结果(即横向差异)，不能用纵向均数比较差别。例22.2某药物有新、旧两种剂型。为了比较这两种剂型的代谢情况，对16例某病患者服药后0、4、8、12小时的血药浓度（）作了测量，具体结果见表22.2，问该药新旧两种剂型的血药浓度-时间曲线的差别是否具有统计学意义。各均数所对应的点连起来形成的曲线形状可能与诸个体的曲线形状毫不相干；无法体现不同时间点的数据来自同一个体，而每一个体的多次重复测量值间具有相关性连接各时间点测量值均数的方法将掩盖类似图22.2所表现的个体曲线位置和形状的特点；差值比较缺乏效度因为前后测量转换为差值后，信度降低，且差值一般不符合正态性和方差齐性的条件。?效度是指测量指标或观测结果在多大程度上反映了事物的客观真实性，说明数据的准确性。信度是指在相同条件下，对同一客观事物重复测量若干次，测量结果的相互符合程度，说明数据的可靠性。17.2交叉设计模型17重复测量设计和交叉设计资料的数据分析

17.1重复测量资料的数据特征一、前后测量设计最为常见，是重复测量设计的特例，亦称单组前后测量设计，即g=1,m=2,如表12-1。表12-1高血压患者治疗前后的舒张压（mmHg）比较表3-3两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%)配对设计中同一对子的两个实验单位可以随机分配处理，两个实验单位同期观察试验结果，可以比较处理组间差别。前后测量设计不能同期观察试验结果，虽然可以在前后测量之间安排处理，但本质上比较的是前后差别，推论处理是否有效是有条件的，即假定测量时间对观察结果没有影响。与配对设计设计的区别配对t检验要求同一对子的两个实验单位的观察结果分别与差值相互独立，差值服从正态分布。前后测量设计前后两次观察结果通常与差值不独立，大多数情况第一次观察结果与差值存在负相关的关系，如表12-1中，治疗前舒张压与差值的相关系数为-0.602。配对设计用平均差值推论处理的作用，而前后测量设计除了分析平均差值外，还可进行相关回归分析。单组前后测量设计与配对设计的区别区别二、设立对照的前后测量设计表12-2高血压患者治疗前后的舒张压（mmHg）123当前后测量设计的重复测量次数m≥3时，称重复测量设计或重复测量数据。表12-3受试者血糖浓度（mmol/L）(g=1)球对称检验:123三、重复测量设计重复测量资料的反应变量可以为连续型、离散型或二分类，其中离散型与二分类反应变量资料的分析需要较复杂的统计方法，如广义估计方程（generalizedestimatingequations,GEEs）等，有兴趣者可参考其它文献。实践中以连续型较常见，本章针对连续型重复测量资料给出若干常用的统计分析方法。在实际研究中，重复测量的时点选择是根据不同的干预措施的背景、受试对象的特点和研究的问题等多个因素确定的。01一般而言，在同样的样本量情况下，采用重复测量的研究设计可以获得更详细的信息，并且可以分析受试对象在观察期间的动态过程，因此在评价指标是无创伤的情况下，应尽可能地采用重复测量设计收集资料。01重复测量设计中“处理”是在区组（受试者）间随机分配，区组内的各时间点是固定的，不能随机分配，如表12-5，A、B两种处理随机分配给各个患者后，每个患者测量的时间相同。随机区组设计则要求每个区组内实验单位彼此独立，处理只能在区组内随机分配，每个实验单位接受的处理是不相同的，如表4-9。与随机区组设计的区别：表12-4表12-3数据随机区组方差分析表重复测量数据与随机区组设计数据很相似，如表12-3，而且同样可以计算出随机区组设计的方差分析表（表12-4）。表12-6表12-3各放置时间点血糖浓度的相关系数